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TensorFlow基礎(chǔ)中的常量是什么

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下面介紹TensorFlow中與常量相關(guān)的幾個函數(shù):

  • tf.constant #常量張量

  • tf.convert_to_tensor  #轉(zhuǎn)換成張量

  • tf.range  #整數(shù)等差

  • tf.linspace  #線性等分

  • tf.random.uniform   # 均勻分布

  • tf.random.normal  #正態(tài)分布

示范1:

import numpy as np
import tensorflow as tf

g = tf.Graph()
with g.as_default():

    #  tf.constant可以創(chuàng)建一個常量張量
    a = tf.constant([1,2,3],dtype = tf.int32)

    # tf.convert_to_tensor有類似作用
    # 可以將Python列表或者numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換成常量張量
    b = tf.convert_to_tensor([1,2,3], preferred_dtype =tf.float32)

with tf.Session(graph = g) as sess:
    print(sess.run({'a':a,'b':b}))

輸出結(jié)果如下:

TensorFlow基礎(chǔ)中的常量是什么

示范2:

import tensorflow as tf

g = tf.Graph()
with g.as_default():

    # tf.range 創(chuàng)建整數(shù)等差數(shù)列
    # 使用語法為tf.range(start, limit=None, delta=1)
    c = tf.range(1,12,2)

    # tf.linspace 為線性等分函數(shù),創(chuàng)建浮點數(shù)等差數(shù)列
    # 使用語法為tf.linspace(start, stop, num)
    d = tf.linspace(0.0,1.0,9)

with tf.Session(graph = g) as sess:
    print(sess.run({'c':c}))
    print(sess.run({'d':d}))

輸出結(jié)果如下:

TensorFlow基礎(chǔ)中的常量是什么

示范3:

import tensorflow as tf

g = tf.Graph()
with g.as_default():

    # tf.random.uniform創(chuàng)建元素值均勻分布的張量
    u = tf.random.uniform(shape=[3,3],minval=0,maxval=5,dtype=tf.int32)

    # tf.random.normal創(chuàng)建元素值正態(tài)分布的張量
    v = tf.random.normal(shape=[6],mean= 0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32)

with tf.Session(graph = g) as sess:
    print('u=\n',sess.run(u))
    print('v=\n',sess.run(v))

輸出結(jié)果如下:

TensorFlow基礎(chǔ)中的常量是什么

此外,有許多與numpy中類似的函數(shù)也可以用來創(chuàng)建常量張量。

例如 tf.zeros,tf.ones,tf.zeros_like,tf.diag ...

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文章標(biāo)題:TensorFlow基礎(chǔ)中的常量是什么
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